工业时序大数据质量管理

工业时序大数据质量管理

论文摘要

工业大数据已经成为我国制造业转型升级的重要战略资源,工业大数据分析问题正引起重视和关注。时序数据作为工业大数据中一种重要的数据形式,存在大量的数据质量问题,需要设计数据清洗方法对其进行检测和有效处理。介绍了工业时序大数据的特点及工业数据质量管理的难点,并对工业时序大数据质量管理的研究现状加以分析、总结,最后,提出了时序大数据质量管理方法和系统性能的提升方向。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 工业背景下的数据质量管理
  •   2.1 时序大数据的特点
  •   2.2 时序大数据质量问题
  •     (1)时间序列与多维数据
  •     (2)点与窗口
  •     (3)数据类型
  •   2.3 工业时序大数据质量管理的重要性
  •   2.4 研究挑战
  • 3 时序大数据质量管理研究现状
  •   3.1 数据质量管理和数据清洗方法
  •   3.2 时序大数据清洗方法
  •     (1)基于统计的清洗
  •     (2)基于约束的清洗
  •     (3)基于机器学习的清洗
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 丁小欧,王宏志,于晟健

    关键词: 数据质量管理,时序数据,工业大数据分析,数据清洗

    来源: 大数据 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 数学,工业通用技术及设备,计算机软件及计算机应用

    单位: 哈尔滨工业大学海量数据计算研究中心

    基金: 国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFB1004700),国家自然科学基金资助项目(No.U1509216,No.U1866602,No.61602129)~~

    分类号: TB114.2;TP311.13

    页码: 1-11

    总页数: 11

    文件大小: 982K

    下载量: 298

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